۵ ابزار متن‌باز GitHub برای ردیابی خطاهای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی

وقتی یک اپلیکیشن هوش مصنوعی پاسخ اشتباه می‌دهد یا ایجنت آن در میانه کار متوقف می‌شود، مشاهده خروجی نهایی معمولاً برای یافتن منشأ مشکل کافی نیست. پنج مخزن متن‌باز GitHub با تمرکز بر ردیابی، مانیتورینگ و ارزیابی به شما کمک می‌کنند جزئیات اجرای مدل‌ها، درخواست‌ها و ایجنت‌ها را دقیق‌تر بررسی کنید.

#نکات کلیدی

• این فهرست شامل Langfuse، Phoenix، Helicone، OpenLLMetry و AgentOps است.
• ابزارها برای بررسی درخواست‌های مدل، رفتار ایجنت‌ها، تأخیر، هزینه و خطاها کاربرد دارند.
• Langfuse علاوه بر مشاهده‌پذیری، امکانات ارزیابی، مدیریت پرامپت و ساخت مجموعه‌داده آزمایشی را ارائه می‌کند.
• OpenLLMetry برای ردیابی اپلیکیشن‌های LLM بر پایه OpenTelemetry ساخته شده است.
• هدف اصلی، مشاهده مسیر کامل اجرا به‌جای حدس‌زدن علت یک خروجی نادرست است.

#پنج ابزار برای دیدن آنچه درون سیستم می‌گذرد

Langfuse یک پلتفرم متن‌باز مهندسی LLM است که برای توسعه، مانیتورینگ، ارزیابی و عیب‌یابی اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. با ثبت Traceها می‌توانید فراخوانی‌های مدل و بخش‌های مرتبطی مانند بازیابی اطلاعات، Embedding و اقدامات ایجنت را دنبال و نشست‌ها یا گزارش‌های پیچیده را بررسی کنید.

این پلتفرم امکانات دیگری مانند مدیریت و نسخه‌بندی پرامپت‌ها، گردآوری بازخورد کاربران، برچسب‌گذاری دستی، ارزیابی با مدل و ساخت مجموعه‌داده برای آزمایش را نیز در اختیار تیم‌ها قرار می‌دهد. Langfuse را می‌توان در فضای ابری آن به کار گرفت یا با Docker Compose روی سیستم محلی و ماشین مجازی و با Helm روی Kubernetes میزبانی کرد.

Phoenix ابزاری متن‌باز برای مشاهده و ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ و سیستم‌های مبتنی بر ایجنت است. جایگاه آن در این فهرست بیشتر به نیاز تیم‌هایی مربوط می‌شود که می‌خواهند علاوه بر دیدن روند اجرا، عملکرد LLM و اجزای ایجنتی سیستم خود را نیز ارزیابی کنند.

Helicone روی مانیتورینگ درخواست‌های LLM تمرکز دارد. این ابزار به شما امکان می‌دهد مواردی مانند تأخیر، هزینه و خطاهای درخواست‌ها را بررسی کنید؛ اطلاعاتی که هنگام بروز خطا یا افت عملکرد، تصویر روشن‌تری از وضعیت اپلیکیشن ارائه می‌کنند.

OpenLLMetry ابزاری مبتنی بر OpenTelemetry برای ردیابی و مانیتورینگ اپلیکیشن‌های LLM است. بنابراین اگر هدف شما مشاهده مسیر اجرای درخواست‌ها و رخدادهای مرتبط با مدل در قالب یک سازوکار ردیابی باشد، این مخزن یکی از گزینه‌های این فهرست است.

AgentOps به‌طور مشخص بر اجرای ایجنت‌های هوش مصنوعی تمرکز دارد. با ردیابی مراحل اجرای ایجنت می‌توانید خطاها را پیدا کنید و رفتار آن را در طول انجام وظیفه، نه فقط در پاسخ نهایی، مورد بررسی قرار دهید.

#چرا Trace کردن از مشاهده پاسخ نهایی مهم‌تر است؟

یک پاسخ اشتباه می‌تواند نتیجه اتفاقی باشد که پیش از تولید خروجی رخ داده است. برای نمونه، ممکن است لازم باشد ورودی و خروجی مدل، ابزارهای فراخوانی‌شده، زمان اجرای مراحل یا خطاهای ثبت‌شده را کنار یکدیگر ببینید تا محل واقعی مشکل مشخص شود.

Trace یا ردیابی اجرا، همین مسیر را قابل مشاهده می‌کند. به‌جای آنکه صرفاً پاسخ آخر را ببینید و علت خطا را حدس بزنید، می‌توانید بررسی کنید سیستم در هر مرحله چه کاری انجام داده و مشکل در کدام بخش ظاهر شده است. این موضوع برای اپلیکیشن‌های دارای چند فراخوانی مدل یا ایجنت‌هایی که از ابزارهای مختلف استفاده می‌کنند اهمیت بیشتری دارد.

#انتخاب ابزار متناسب با مسئله

این پنج پروژه حوزه‌های نزدیک اما تمرکزهای متفاوتی دارند. اگر به یک محیط گسترده برای مشاهده‌پذیری، ارزیابی، مدیریت پرامپت و آزمایش نیاز دارید، Langfuse مجموعه متنوعی از قابلیت‌ها را ارائه می‌کند. برای ارزیابی LLMها و سیستم‌های ایجنتی می‌توانید Phoenix را بررسی کنید و اگر مسئله اصلی شما تأخیر، هزینه و خطاهای درخواست‌هاست، Helicone مستقیماً بر همین موارد متمرکز است.

OpenLLMetry ردیابی و مانیتورینگ را بر پایه OpenTelemetry دنبال می‌کند و AgentOps نیز برای تحلیل اجرای ایجنت‌ها و رفتار آن‌ها در طول وظیفه معرفی شده است. پیش از انتخاب، بهتر است مشخص کنید بیشتر به مشاهده درخواست‌های مدل، ارزیابی خروجی، تحلیل هزینه و تأخیر یا ردیابی گام‌های یک ایجنت نیاز دارید.

نسخه اصلی این معرفی نیز در نوشته منتشرشده توسط Yarad در دسترس است.

#جمع‌بندی

اگر اپلیکیشن هوش مصنوعی شما مرتب خطا می‌دهد یا خروجی غیرمنتظره تولید می‌کند، فقط به پاسخ نهایی نگاه نکنید. با یکی از این پنج ابزار می‌توانید مسیر اجرا را ببینید، داده‌های مرتبط با مدل و ایجنت را کنار هم بگذارید و به‌جای حدس‌زدن، عیب‌یابی را بر پایه اطلاعات ثبت‌شده پیش ببرید.